全向移动机器人惯性导航系统设计

发布时间：2017-09-22 06:44

  本文关键词：全向移动机器人惯性导航系统设计

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【摘要】：惯性导航技术具有不受地域限制,不依赖于外部信号,可实时、高精度地输出姿态和位置信息等特点,已成为移动机器人自主定位与导航技术的研究热点。将惯性元器件固联在全向移动机器人或者自动引导车(AGV)上,可搭建捷联式惯性导航系统,该系统结构简单、体积小、维护方便、精度较高,便于与其他导航方式组合,有着良好的应用前景。本文以微惯性测量单元(MIMU)为基础,基于全向移动机器人平台设计了惯性导航系统,包括对MIMU进行误差建模研究及验证,设计扩展卡尔曼滤波器(EKF)融合加速度计、陀螺仪和磁力计的输出,实现四元数状态更新,从而解算全向移动机器人姿态信息并实验验证精度。首先,结合全向移动机器人的应用环境及其自身特点,完成了惯性导航系统的总体方案设计。以MIMU为核心,设计惯性导航硬件系统,并完成MPU9250 I2C通信方案配置、GPS模块配置、蓝牙模块配置等控制系统的软件代码实现。然后,分析MIMU的主要误差来源,完成系统误差建模；利用分立标定法(静态多位置标定和角速率标定)对加速度计进行标定：接着利用标定后的加速度计信息完成陀螺仪的误差标定；综合利用椭圆拟合法和分立标定法完成对磁力计的标定；并分别实验验证,实验结果表明标定效果理想；针对地磁场不断变化的情况,提出一种磁力计的快速标定方法。最后,设计扩展卡尔曼滤波器,实现四元数状态更新后解算载体姿态信息并实验验证精度；对加速度计输出进行平滑处理,降低全向移动机器人运动时的振动噪声干扰；针对地磁场不断变化的特点,设计自校正程序,减小漂移误差；进行机器人静态及动态实验验证本惯性导航系统的精度。
【关键词】：全向移动机器人 惯性导航 误差标定 姿态解算 扩展卡尔曼滤波
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 捷联式惯性导航系统的发展10-11
• 1.2.2 惯性仪表的发展现状11-12
• 1.2.3 捷联式惯性导航算法研究概况12
• 1.3 课题来源12-13
• 1.4 论文组织结构13-15
• 第二章 捷联式惯性导航系统基本原理15-21
• 2.1 惯性导航中常用坐标系15-16
• 2.2 姿态角的定义16
• 2.3 捷联式惯性导航系统的工作原理16-19
• 2.3.1 欧拉角法17
• 2.3.2 方向余弦法17-18
• 2.3.3 四元数法18-19
• 2.3.4 欧拉角法、方向余弦法和四元数法的关系19
• 2.4 本章小结19-21
• 第三章 微型惯性导航系统方案设计21-33
• 3.1 需求分析及方案设计21
• 3.2 关键元器件选型分析21-25
• 3.2.1 惯性元器件选型21-22
• 3.2.2 GPS模块选型22-23
• 3.2.3 蓝牙模块选型23-24
• 3.2.4 MCU选型24-25
• 3.3 硬件电路设计25-27
• 3.3.1 微处理器外部电路设计25
• 3.3.2 MPU9250外部电路设计25-27
• 3.4 MPU9250软件配置27-30
• 3.4.1 I2C通信方案27
• 3.4.2 I2C通信协议27-28
• 3.4.3 I2C通信过程28-29
• 3.4.4 寄存器配置及参数初始化29-30
• 3.5 GPS模块配置30-32
• 3.5.1 NMEA-0183协议简介30-31
• 3.5.2 SGPRMC协议解析31
• 3.5.3 u-center软件配置GPS参数31-32
• 3.6 本章小结32-33
• 第四章 MIMU误差建模研究33-47
• 4.1 误差源分析33
• 4.2 误差建模分析33-36
• 4.2.1 系统误差建模33-35
• 4.2.2 陀螺仪误差建模35-36
• 4.3 MPU9250标定方法研究36-40
• 4.3.1 加速度计和磁力计标量场校准36-37
• 4.3.2 加速度计和磁力计转台旋转校准37-38
• 4.3.3 陀螺仪重力场校准38
• 4.3.4 陀螺仪转台旋转校准38-39
• 4.3.5 磁力计椭圆拟合修正39-40
• 4.4 惯性器件误差标定40-45
• 4.4.1 磁力计椭球拟合标定40-41
• 4.4.2 加速度计和磁力计标量场校准41-42
• 4.4.3 加速度计和磁力计转台旋转校准42-43
• 4.4.4 陀螺仪重力场校准校准43-44
• 4.4.5 陀螺仪转台旋转旋转校准44-45
• 4.5 MPU9250标定效果验证45-46
• 4.6 磁力计的快速标定46
• 4.7 本章小结46-47
• 第五章 姿态解算算法研究47-56
• 5.1 卡尔曼滤波器47-48
• 5.2 扩展卡尔曼滤波算法48-50
• 5.2.1 离散时间非线性动态系统描述48
• 5.2.2 扩展Kalman滤波算法48-50
• 5.2.3 Q、R及P0对滤波器性能的影响50
• 5.3 姿态解算算法50-51
• 5.3.1 扩展卡尔曼滤波器50-51
• 5.3.2 运动噪声抑制51
• 5.4 全向移动机器人平台的静态及动态实验51-55
• 5.4.1 实验对象51-52
• 5.4.2 软件平台52-53
• 5.4.3 磁力计上电自校正53
• 5.4.4 姿态角静态漂移实验53-54
• 5.4.5 姿态角动态跟随实验54-55
• 5.5 本章小结55-56
• 第六章 总结与展望56-57
• 6.1 总结56
• 6.2 展望56-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-61
• 作者简介61

【参考文献】

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本文编号：899380